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公开(公告)号:CN114970321B
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202210461605.5
申请日:2022-04-28
Applicant: 长安大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/18 , G06T17/00 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于动态轨迹流的场景流数字孪生方法及系统,首先提出一种检测跟踪一体化多模态融合感知增强网络,在大幅度提高网络处理速度的同时,实现目标语义轨迹的精准提取与辨识;并提出一种结合道路布局与交通力耦合关系的目标轨迹预测方法,建模场景中语义的时序演变规律,实现交通运行环境中的目标轨迹预测;基于轨迹提取和语义辨识以及预测的运动轨迹,对中观层面交通态势的时序演变规律建模,获取基于真实目标动态轨迹流的场景流数字孪生。本发明能够有效实现目标语义轨迹的精准提取与辨识,同时可视化场景流数字孪生,为精准化交通管控服务提供决策支持。
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公开(公告)号:CN114970321A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210461605.5
申请日:2022-04-28
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态轨迹流的场景流数字孪生方法及系统,首先提出一种检测跟踪一体化多模态融合感知增强网络,在大幅度提高网络处理速度的同时,实现目标语义轨迹的精准提取与辨识;并提出一种结合道路布局与交通力耦合关系的目标轨迹预测方法,建模场景中语义的时序演变规律,实现交通运行环境中的目标轨迹预测;基于轨迹提取和语义辨识以及预测的运动轨迹,对中观层面交通态势的时序演变规律建模,获取基于真实目标动态轨迹流的场景流数字孪生。本发明能够有效实现目标语义轨迹的精准提取与辨识,同时可视化场景流数字孪生,为精准化交通管控服务提供决策支持。
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